Ảnh chụp hiển thị trang chính thức vào ngày chụp và có thể khác với thời điểm xuất bản bài viết. Chọn ảnh để phóng to.
Ngày 2/11/2026, công ty AI Trung Quốc SenseTime đã phát hành bản chính thức của mô hình AI "SenseNova 6.8 Flash". Đây là mô hình tăng cường khả năng thực hiện công việc văn phòng như soạn tài liệu và công việc thiết kế với vai trò một tác tử AI. Điểm nổi bật là bộ nhớ dài hạn ghi nhớ nội dung yêu cầu xuyên suốt các cuộc trò chuyện, cùng các tính năng tạo slide có hoạt ảnh và nội dung 3D.
Tiếp tục công việc xuyên suốt các cuộc trò chuyện
SenseNova 6.8 Flash có bộ nhớ dài hạn và tính năng để AI chủ động lên tiếng trước. SenseTime cho biết mô hình có thể được dùng theo những cách như sau.
- Ghi nhớ mục tiêu và điều kiện của người dùng, rồi dựa vào đó để hỗ trợ trong cuộc trò chuyện hoặc công việc khác
- Liên kết nội dung đã ghi lại từ công việc trước với thông tin mới
- Khi thông tin liên quan thay đổi, nhận ra những công việc có thể bị ảnh hưởng và đề xuất cách sửa
Theo SenseTime, hãng đã đánh giá xem mô hình có thể nhớ lại dữ kiện trong các tương tác dài, tuân thủ chỉ dẫn, xử lý thông tin mâu thuẫn và ghi nhớ sở thích, mục tiêu hay không.
Tính năng thiết kế
Về thiết kế, các loại sản phẩm có thể tạo đã được mở rộng.
- Slide có hoạt ảnh, sắp xếp cả thứ tự và thời điểm chuyển động theo mạch nội dung
- Poster có hoạt ảnh kết hợp chuyển động của chữ và hình ảnh
- Trang web với nhiều phong cách như trang thương hiệu tối giản, sáng tạo chú trọng hình ảnh hay kiểu sản phẩm công nghệ
- Hình không bị vỡ khi phóng to (SVG) cùng hoạt ảnh của chúng
- Nội dung 3D chạy trên trình duyệt web (Three.js)
- Dựng 3D bằng phần mềm 3D Blender. Với vai trò tác tử, mô hình chỉnh sửa nhiều lần để hoàn thiện và xuất ra tệp có thể chỉnh sửa
Mô hình cũng có thể kết nối với các công cụ thiết kế như Figma, giúp nhà thiết kế dùng AI ngay trong quy trình làm việc quen thuộc.
Nơi sử dụng và hiệu năng
Từ ngày phát hành, SenseNova 6.8 Flash có thể được dùng thử tại các nơi sau.
- Trợ lý AI của SenseTime "Raccoon (小浣熊)". Có thể dùng miễn phí mô hình này đến ngày 1/12/2026
- "SenseNova Studio" trên web. Có thể thử các tính năng thiết kế ở bản thử nghiệm thiết kế
- Cũng có thể dùng qua API với "SenseNova Token Plan" dành cho nhà phát triển
SenseTime cho biết mô hình vượt một số mô hình tiên tiến của nước ngoài ở cộng tác dạng tác tử, phân tích dữ liệu và soạn tài liệu thuyết trình. Biểu đồ trên trang chính thức cho thấy điểm số ở 6 bài đánh giá. Ở TeamBench, bài đo khả năng làm việc nhóm, và ở bài đánh giá phân tích dữ liệu, SenseNova 6.8 Flash đạt điểm cao nhất trong số các mô hình được so sánh. Trong khi đó, ở 4 bài còn lại, bao gồm AutomationBench đo khả năng tự động hóa công việc, các mô hình như Claude Opus của Anthropic hay GPT của OpenAI đạt điểm cao hơn. Hai bài đánh giá phân tích dữ liệu và tạo slide do SenseTime tự xây dựng nội bộ.
"SenseNova Skills", bộ kỹ năng cho công việc văn phòng, cũng đã được công bố trên GitHub theo giấy phép MIT. Cuối tháng 10, hãng cũng công bố "SenseNova-Loop-9B-Preview", mô hình áp dụng cơ chế "vòng lặp" dùng lại cùng một lớp nhiều lần, trên Hugging Face theo giấy phép Apache 2.0. Mô hình có khoảng 9 tỷ tham số; do dùng lại cùng một lớp nhiều lần, khối lượng tính toán tương đương một mô hình khoảng 14,6 tỷ tham số.
Góc nhìn của ban biên tập CoAI
Khi nói về mô hình AI Trung Quốc, sự chú ý thường dồn vào DeepSeek, Qwen, Kimi và các mô hình tương tự. SenseTime vốn được biết đến với nhận dạng hình ảnh như nhận diện khuôn mặt, và hiện cũng đầu tư mạnh vào mô hình ngôn ngữ lớn "SenseNova (日日新)". Điểm đặc trưng của 6.8 Flash lần này là đề cao tính thực dụng, hỗ trợ đến khi hoàn thiện tài liệu và thiết kế, hơn là hiệu năng cao. Bộ nhớ xuyên cuộc trò chuyện cũng là lĩnh vực mà ChatGPT, Gemini và các dịch vụ khác đang chú trọng, cho thấy các công ty đều hướng tới "AI có thể giao việc liên tục".
Mặt khác, các số liệu hiệu năng đến từ chính SenseTime, và một phần đến từ các bài đánh giá do hãng tự xây dựng nội bộ. Các dịch vụ chính hướng tới thị trường Trung Quốc, nên nếu dùng từ bên ngoài Trung Quốc, hãy kiểm tra trước khu vực hỗ trợ, chi phí và cách xử lý dữ liệu.